Inteligencia artificial generativa (GenAI) y sustentabilidad, y viceversa. ¿Cuál es el impacto medioambiental del desarrollo de la IA? ¿Es posible lograr una ecuación con saldo positivo? ¿El de la sustentabilidad es una moda o un compromiso real? Dos de los temas más estratégicos y transversales, del presente y el porvenir.
Con el título “Desarrollo de una inteligencia artificial generativa sostenible”, el Instituto de Investigación Capgemini elaboró indicadores en torno al impacto medioambiental de la GenAI, no sólo vinculadas al consumo energético y emisiones de carbono, sino también al desecho de basura electrónica; y creó una hoja de ruta para desarrollar prácticas sostenibles.
Imagen creada con ChatGPT
“La IA generativa tiene un impacto ambiental significativo” dice el informe en el que se precisa el encadenado de impactos ambientales: “Depende del procesamiento de enormes volúmenes de datos, que requiere una enorme potencia computacional, lo que la convierte en una tecnología que consume mucha energía. La producción de unidades de procesamiento gráfico (GPU), fundamentales para el funcionamiento de la Gen AI, demanda tierras raras, cuya extracción contribuye a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Además, las frecuentes actualizaciones de hardware que exige la Gen AI ponen una gran presión sobre los recursos naturales, así como aún más contaminando el medio ambiente”.
¿Cuánto puede impactar el uso de la GenAI?
El trabajo de Capgemini aporta datos concretos que permiten cuantificar y dimensionar el impacto medioambiental que puede tener el desarrollo de GenAI en materia medioambiental. Por ejemplo, dice que podría crear entre 1,2 y 5 millones de toneladas métricas de desechos electrónicos para 2030, algo que involucraría multiplicar en 1.000 veces a los desechos electrónicos producidos en 2023.
También señala que entrenar un modelo GPT-3 (que incluye 175 mil millones de parámetros) involucra el consumo eléctrico equivalente al consumo anual de 130 hogares estadounidenses; y que pasar al siguiente modelo de mayor tamaño, el GPT-4 (con 1,76 billones de parámetros), haría que consumo anual energético sea el mismo que el de 5.000 hogares estadounidenses.
Pero no sólo el impacto sucede al momento del entrenamiento de los algoritmos porque luego, cuando los modelos ya creados funcionan y dan respuestas en tiempo real, el consumo continúa y estima que ejecutar una inferencia de 20 a 50 consultas en un LLM significa utilizar aproximadamente 500 mililitros de agua cada vez.
Foto de zhang kaiyv en Unsplash
La voz de los ejecutivos
Y aquí viene la alerta que enciende las alarmas.Para esta encuesta, se entrevistó a 2.000 altos ejecutivos de organizaciones con ingresos anuales superiores a 1.000 millones de dólares, que tienen en marcha iniciativas de GenAI. De esas respuestas se supo que el 12 por cuento confirmó que sus organizaciones miden la huella de la IA GenAI y que sólo el 20 por ciento sitúa a la huella medioambiental de la IA de nueva GenAI entre los cinco principales factores a la hora de seleccionar o crear modelos.
Pero no sólo eso. El 48 por ciento dijo creer que su uso de GenAI aumentó las emisiones de carbono. Lo auspicioso es que el 42 por ciento admitió estar reconsiderando sus objetivos climáticos debido a la creciente huella medioambiental de la GenAI.
El trabajo, disponible aquí, insta a que las organizaciones a no ignorar el alto consumo de energía, la considerable huella de carbono, el mayor uso de agua y el creciente desperdicio de dispositivos electrónicos a lo largo de su ciclo de vida; a la par que reconoce que la GenAI puede “desempeñar un papel fundamental en la aceleración de la transformación empresarial sostenible”.
“Mientras nos encontramos al borde de un futuro impulsado por la IA, es fundamental que las organizaciones comprendan cómo tomar decisiones informadas y responsables con respecto a las oportunidades que ofrece la GenAI al tiempo que gestionan su huella ambiental” concluyó.
En este escenario, recomendó elegir la tecnología adecuada; optimizar los tamaños de los modelos, los datos y los algoritmos; utilizar hardware alternativo y energéticamente eficiente; acudir a centros de datos ecológicos alimentados por fuentes de energía bajas en carbono; e incorporar medidas de sostenibilidad en todo el ciclo de vida de la IA de última generación, como forma de que las organizaciones puedan reducir su huella ambiental y sus costos.
Imagen: Sylwia Pietruszka/Unsplash
¿Moda o compromiso?
Mientras, y a la par, late la pregunta sobre si la sustentabilidad es una moda de época o un compromiso consciente. Una pregunta puede resultar sencilla o incómoda según sea quien la responda. En el mundo, entre otros tantos antagonismos, la cuestión climática y las estrategias de sostenibilidad medioambiental parecen abrir abismos.
De momento, la industria de las telecomunicaciones parece mantener el camino de los lineamientos trazados años atrás, refrendados en el MWC2024 y ante la ONU, donde la baja de las emisiones de carbono, la atención al cambio climático y el establecimiento de estrategias de circularidad de las cadenas de suministro y de los materiales del ecosistema están entre las urgencias. Sin embargo, ya hay quien ya empieza advertir que, en muchos casos, sólo se trató de una moda a la que más temprano que tarde rechazarán. Ojalá, se equivoquen.
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